Trtllm Moe Develop
مراجعة وتصميم وإعادة هيكلة كود PyTorch للشبكات العصبية متعددة الخبراء في TensorRT-LLM لضمان توافقية البنية والوضوح والصيانة والقابلية للاختبار.
>- Review, design, and refactor TensorRT-LLM PyTorch MoE code for architecture fit, clean code, maintainability, and testability.
كيفية الحصول على المهارة
مهارة وكيل (Agent Skill) من NVIDIA. حمّلها أو استنسخها ثم ثبّتها لدى وكيلك.
الإعداد والتثبيت (Setup & Installation)
- استنسخ المستودع:
git clone https://github.com/NVIDIA/skills.git - انسخ مجلد المهارة (الذي يحتوي على
SKILL.md) إلى مجلد مهارات وكيلك، مثل.claude/skills/. - أعد تشغيل/تحميل الوكيل ليكتشف المهارة تلقائياً.
- راجع
SKILL.mdللاطّلاع على أي تعليمات أو متطلّبات خاصة.
مهارات ذات صلة
Ad Accuracy Debug
تصحيح تراجعات دقة AutoDeploy مقابل درجة مرجعية (خادم PyTorch أو خط أساسي منشور).
Ad Add Fusion Transformation
مهارة Claude Code (trtllm-agent-toolkit): تنفيذ أو توسيع تحويلات دمج TensorRT-LLM AutoDeploy تحت مجلد transform/library/ في نسخة TensorRT-LLM.
Ad Conf Check
التحقق من تطبيق ملفات AutoDeploy YAML بالفعل من خلال تحليل سجلات الخادم ورمية الرسم البياني الاختيارية (AD_DUMP_GRAPHS_DIR).
Ad Graph Dump
تفعيل وتفسير رمية نصوص رسم البياني FX الخاصة بـ TensorRT-LLM AutoDeploy عبر AD_DUMP_GRAPHS_DIR.